Boston Children’s kasutab AI-d uute diagnooside leidmiseks

Boston Children’s Hospital ei võtnud tehisintellekti kasutusele lihtsalt selleks, et uue tehnoloogiaga katsetada. Haigla lõimis AI kogu organisatsiooni kliinilise ja operatiivse taristu keskseks osaks, et parandada laste, eriti keeruliste ja harvikhaigustega patsientide ravi. Lõimides AI igapäevastesse töövoogudesse, on meeskond vähendanud tegevuskulusid, parandanud ravi kättesaadavust ja aidanud diagnoosida üle 40 harvikhaiguse, mis olid varem lahenduseta.

Boston Children’s Hospital on üks maailma suurimaid lastehaiglaid, mis teenindab patsiente enam kui 40 erialal ja millel on igal aastal ligi 1 miljon ambulatoorset visiiti.

Nagu paljud tervishoiusüsteemid, tegutseb see rangete rahaliste piirangute tingimustes, hallates samal ajal kasvavat halduskoormust. Tarneahela, arvelduse ja tegevuste meeskonnad tegelevad suure hulga korduvate ülesannetega, alates arvete töötlemisest kuni ajakavade koordineerimiseni. Need protsessid on vajalikud, kuid ajamahukad, viies töötajad eemale suurema väärtusega tööst.

Samal ajal seisavad kliinilised meeskonnad silmitsi teistsuguse piiranguga. Harvikhaiguste juhtumid hõlmavad sageli killustatud geneetilisi andmeid, puudulikke haiguslugusid ja tohutut meditsiinikirjanduse mahtu. Isegi juhtivas teadusasutuses ei suuda arstid kogu seda teavet piisavalt kiiresti sünteesida, et jõuda iga diagnoosini.

„Probleem ei ole pingutuses,“ ütleb Boston Children’si innovatsioonijuht John Brownstein. „Asi on inimese kognitiivsetes piirides.“

Boston Children’s alustas üksikute AI kasutusjuhtudega, sealhulgas dokumenteerimis- ja tõlketööriistadega. Kuid need varased pingutused tõid kiiresti esile killustatud lähenemise piirid.

„Ühekordsetele lahendustele ei saa lihtsalt lootma jääda,“ ütleb Brownstein.

Haigla suundus selle ehitamisele, mida Brownstein nimetab ettevõtteüleseks AI-kihiks: turvaline sisemine ChatGPT keskkond, mida kasutavad teadus-, kliinilised ja haldusmeeskonnad. Selle asemel et käsitada AI-d tööriistade kogumina, lõi organisatsioon ühise aluse, millel saab uusi võimekusi kiiresti arendada ja kasutusele võtta.

See süsteem võimaldab meeskondadel töötada AI-ga viisidel, mis on otseselt nende rollidega seotud, olgu selleks siseandmetele ligipääs, meditsiinikirjanduse sünteesimine või töövoogude sujuvamaks muutmine. Koos tehnoloogiaga loodi juhtimisstruktuurid, et tagada ohutus, seire ja järjepidev hindamine.

See muutus kiirendas innovatsiooni tempot. Tööriistu, mis varem nõudsid pikki arendustsükleid, saab nüüd kasutusele võtta päevadega, võimaldades organisatsioonil kiiresti reageerida nii operatiivsetele nõudmistele kui ka kliinilistele vajadustele.

Praegu kasutab üle kolmandiku töötajatest AI-d oma igapäevatöös, hõlmates kliinilisi, teadus- ja haldusfunktsioone.

Boston Children’s keskendus esmalt valdkondadele, kus AI võiks anda mõõdetavat operatiivset mõju. Tarneahela tegevustes haldab AI nüüd arvete vastuvõttu, suunamist ja vastuseid.

Samal ajal rakendas haigla AI-d kirurgiliste protseduuride ajastamisel. Kliinilisi märkmeid analüüsides ja patsiendi seisundi raskust hinnates parandab süsteem operatsioonisaali aja jaotamist. See võimaldab ajakavasid pikemalt ette planeerida, suurendades kasutust ja võimaldades rohkematel patsientidel vajalikku ravi kiiremini saada.

Lisaks kasutavad arstid AI-d otsustustoena ja keeruka kliinilise teabe sünteesimiseks. Teadlased rakendavad seda andmeanalüüsis ja kohortide koostamisel. Haldusmeeskonnad toetuvad sellele dokumentide koostamisel, kodeerimisel ja töövoogude täiustamisel.

Organisatsioon seob need muutused otseselt mõõdetavate tulemustega. Enam kui 50 automatiseeringu lõikes on Boston Children’s saavutanud umbes 60 000 tunni suuruse ajasäästu, mis vastab enam kui 7 miljoni dollari väärtuses ümber suunatud tööjõule.

Organisatsioon on keskendunud sellele, et muuta AI igapäevatöö jaoks asjakohaseks, mitte tutvustada seda eraldiseisva algatusena.

„Võti on siin kohtuda inimestega seal, kus nad on,“ ütleb Brownstein.

Lisaks operatiivsetele täiustustele investeeris Boston Children’s AI-sse kliiniliste avastuste jaoks. Haigla arendas välja selle, mida ta kirjeldab kui „geneetiku kaaspilooti“, mis on loodud geneetiliste andmete, fenotüübilise teabe ja üleilmse meditsiinikirjanduse lõimimiseks.

See süsteem tegeleb meditsiini ühe keerukama väljakutsega: diagnoosida harvikhaigusi, millele pole aastaid selgitust leitud.

Selle töö tulemusel on praeguseks pandud üle 40 diagnoosi, mida varem peeti võimatuks. Töö on viinud ka uute geenisihtmärkide ja võimalike raviteede tuvastamiseni.

„Me ühendame geneetilise teabe, fenotüübilise teabe, kirjanduse otsingu ja AI arutluse, et anda diagnoose peredele, kes jäid kunagi vastusteta,“ ütleb Brownstein.

Patsientide ja perede jaoks on mõju vahetu ja käegakatsutav. Juhtumid, mis kunagi jäid lahenduseta, annavad nüüd vastuseid ja mõnel juhul uusi ravisuundi.

„Varem oli see mõeldamatu, kuid nüüd annab see lootust väga paljudele peredele,“ ütleb Brownstein.

Boston Children’si AI-strateegia järgmine etapp keskendub sügavamale lõimimisele ja laiemale kasutuselevõtule. Juhtkond näeb märkimisväärset võimalust laiendada nii kasutust kui ka mõju.

Haigla töötab selle nimel, et lõimida AI täielikumalt kliinilisse otsustusprotsessi, laiendada tööriistu erialade vahel ja jätkata mudelite täiustamist koostöös OpenAI-ga.

Aja jooksul peaks AI-st saama meditsiinipraktika keskne osa.

„Kuidas saaks mitte tahta enda kõrvale erakordselt hästi koolitatud arsti koos kogu maailma meditsiiniteadmistega?“ ütles Brownstein.

Boston Children’sis on AI muutumas taristu osaks, mis toetab ravi pakkumist, teadustööd ja avastusi, määratledes ümber selle, mis on võimalik nii arstide kui ka patsientide jaoks.